内容简介
《GAN驱动的单视角三维重建》聚焦于单视角三维重建领域的关键问题，通过深度分析传统三维重建方法的局限性，提出了基于生成对抗网络（GAN）的创新解决方案。书中系统阐述了三维重建技术的背景与意义，剖析了国内外研究现状，并着重探讨了单视角三维重建的独特优势与挑战。
作者指出，传统三维重建方法依赖多视角输入，存在特征匹配困难、重建精度不足等问题。而基于深度神经网络的重建方法，特别是GAN技术，凭借其强大的特征提取与生成能力，为单视角三维重建提供了新的技术路径。书中通过四个核心研究方向展开：基于多特征联合感知、全局与局部形状优化、形状逻辑分区优化的生成对抗网络重建方法，以及基于局部块平行优化的双生成对抗网络重建方法。这些方法有效解决了传统方法在特征感知、优化目标及网络结构等方面的不足，显著提升了重建精度与模型完整性。
《GAN驱动的单视角三维重建》不仅深入分析了现有方法的局限性，还通过实验验证了所提方法在重建精度、鲁棒性及效率上的优势，为三维重建技术的进一步发展提供了理论支持与实践参考。内容涵盖从理论基础到具体实现，再到应用场景的全面探讨，旨在为相关领域的学者、研究人员及从业者提供新的思路与方法，推动三维重建技术在工业制造、文化遗产保护、医疗健康、虚拟现实等领域的广泛应用。
《GAN驱动的单视角三维重建》的完成得益于多方的支持与合作，作者在前言中对研究团队、导师以及资助项目的贡献表示了诚挚的感谢，并对书中可能存在的不足之处表达了谦逊的态度，期待读者的反馈与建议。
目录
第1章 三维重建方法概述 001
1.1 研究背景及意义 002
1.2 国内外研究现状 006
1.3 单视角三维重建的特点 027
1.4 本书的组织结构 031
第2章 生成对抗网络重建基础 035
2.1 引言 037
2.2 对象体素表示 038
2.3 生成对抗网络基本理论 039
2.4 对象重建的评估指标 042
第3章 基于多特征联合感知的生成对抗网络重建方法 045
3.1 引言 047
3.2 基于多特征联合感知的生成对抗网络重建框架 049
3.3 基于潜在和深度特征感知的生成对抗网络 049
3.4 基于邻域特征感知的二值化分类网络 054
3.5 实验结果及分析 061
3.6 本章小结 079
第4章 基于全局与局部形状优化的生成对抗网络重建方法 081
4.1 引言 082
4.2 基于全局与局部形状优化的生成对抗网络重建框架 084
4.3 基于潜在特征感知的生成网络 085
4.4 基于可见区域占优原则的双流判别网络 090
4.5 实验结果及分析 092
4.6 本章小结 104
第5章 基于形状逻辑分区优化的生成对抗网络重建方法 107
5.1 引言 109
5.2 基于形状逻辑分区优化的生成对抗网络重建框架 112
5.3 基于多尺度特征感知的自编码网络 113
5.4 基于形状逻辑分区优化的生成对抗网络 118
5.5 实验结果及分析 121
5.6 本章小结 135
第6章 基于局部块平行优化的双生成对抗网络重建方法 137
6.1 引言 139
6.2 基于局部块平行优化的双生成对抗网络重建框架 142
6.3 基于潜在姿态和关键特征感知的三维生成对抗网络 143
6.4 基于局部块平行优化的二维生成对抗网络 149
6.5 实验结果及分析 152
6.6 本章小结 171
第7章 结论 173
7.1 总结 174
7.2 展望 177
参考文献 181
附录 215
前言/序言
三维重建技术作为计算机图形学、计算机视觉与人工智能领域的关键课题，正深刻改变着诸多行业的发展格局。从智能服务机器人穿梭于日常场景，到城市规划借助精准模型勾勒未来蓝图；从远程医疗中为手术提供直观影像支持，到文物修复让历史瑰宝重焕生机，其应用的广度与深度持续拓展。
传统三维重建模型受困于对密集多视角图像的依赖、跨视图特征匹配难题，以及繁杂的重建环节，已难以满足当下对高效、高精度重建的迫切需求。深度神经网络凭借主动学习数据多层次特征的卓越能力，为突破传统局限带来了曙光，促使研究人员不断探索更高精度、更强鲁棒性且高效的三维重建方法及更贴合实际的应用场景。
基于深度神经网络的三维重建方法，以其能够提取对象多层次特征、主动学习训练数据先验知识并应用于测试数据的优势，逐步取代传统人工设计算法。特别是在单视角三维重建方面，它展现出了独特的技术可行性，极大地夯实了模型重建的应用基础。在深度神经网络模型构建中，特征提取、判别/回归、优化约束等环节至关重要，而生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）凭借强大的生成与判别能力，成为当前模型重建方法的主流框架。然而，当下基于深度神经网络的单视角三维重建虽已取得与多视角重建相媲美的精度，但神经网络模型设计的“黑盒”特性，致使重建模型质量仍存在诸多不足，如被遮挡部分重建精度欠佳、可见部分易出现噪声、局部细节难以捕捉等问题。深入剖析这些问题根源，发现主要集中在特征提取信息单一、优化目标缺乏针对性与精细度、网络生成对抗能力及灵活性不足等方面。在此背景下，本书聚焦于单视角深度图像输人，以构建能更好学习对象多层次特征、更具针对性优化目标的生成对抗网络为核心，致力恢复高精度、高完整度的三维形状，探索低复杂度的三维重建方法。本书通过四个关键研究方向展开：提出基于多特征联合感知、全局与局部形状优化、形状逻辑分区优化的生成对抗网络重建方法和基于局部块平行优化的双生成对抗网络重建方法，有效解决了传统方法在特征感知、优化目标及网络结构等方面的缺陷，显著提升了重建精度与质量。
本书面向单视角三维对象重建开展研究，针对现有方法存在的问题，通过分析GAN模型在特征感知、优化目标和网络结构方面的特性，提出了四种三维模型重建方法，实现了精度更高的重建，在一定程度上拓展了其应用范畴。同时，本书对提出的四种重建方法进行分析、总结，就方法各自特性、适应性、性能优劣及后续研究趋势预测等给出了结论。本书期望通过对这些方法的深入研究与阐述，为三维重建领域的学者、研究人员及相关从业者提供新的思路与方法，推动该领域技术的进一步发展与应用拓展。
本书的顺利完成得益于多方的支持与帮助。首先，衷心感谢北京工商大学计算机与人工智能学院各级领导的关心与支持。特别感谢北京工业大学孔德慧教授、北京工商大学李海生教授在全书架构和技术内容方面给予的专业指导与宝贵建议。同时，对魏秀兰老师、李倩星博士在书稿润色方面，以及朱敏洪、梁久林在文献整理与格式规范方面所做的细致工作表示诚挚谢意。
本研究工作获得了国家自然科学基金青年科学基金项目（编号：62402018）、国家自然科学基金面上项目（编号：62277001）、北京市教育委员会科学研究计划项目（编号：KM202410011017）和北京工商大学青年教师科研支持计划（编号：BRFYS2025）资助，在此深表感谢。
由于作者水平有限，书中难免存在疏漏与不足之处，恳请各位专家学者和广大读者不吝赐教，以便我们在后续研究中不断完善。
刘彩霞
2025年6月于北京工商大学
